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EMD在广西季节降水预报中的应用被引量：14: 2010年; 气候系统是一种耗散的、具有多个不稳定源的非线性、非平稳系统。该文利用支持向量机(SVM)算法在处理非线性问题中的优越性和经验模态分解(EMD)算法在处理非平稳信号中的优势,采用将EMD与SVM相结合的短期气候预测方法,并应用到广西季节降水预报中。选取广西88个气象观测站1957—2005年6—8月逐年降水量的距平百分率序列作为试验数据,通过EMD算法将标准化处理后的距平百分率序列分解成多个本征模态函数(IMF)分量和一个趋势分量,在分解中针对EMD算法存在的端点极值问题选择两种方法分别进行处理,对比得出极值延拓法效果更好。对每个分量构建不同的SVM模型进行预测,并通过重构形成最后的预测结果。试验中采用不经EMD处理的反向传播(BP)神经网络和SVM算法进行对比验证,结果表明:相对于直接预测方法,该文提出的方案均方误差最小,能够较为准确地反映出降水序列未来几年的变化趋势,具有更高的预测精度和较好的推广前景。; 毕硕本徐寅覃志年陈譞王必强; 关键词：短期气候预测降水预报时间序列

基于GIS的气象资料融合系统设计与实现: 近年来,随着我国气象现代化建设事业的迅猛发展,各种先进的气象探测设备诸如自动站、气象雷达、气象卫星等相继投入使用,为气象应用和研究积累了丰富的数据资源。但由于气象数据具有复杂的时空特性,且不同设备数据的存储格式和表达方式...; 王必强; 关键词：地理信息系统气象数据数据处理; 文献传递

基于EMD和集合预报技术的气候预测方法被引量：8: 2012年; 气候系统是典型的非平稳性系统,然而对于气候观测数据的处理通常是在时间序列平稳的假定下完成的,比如气温和降水的多步预报,这通常会导致预报准确度较低。为改进该缺陷,首先将非平稳数据序列分解成平稳的、多尺度特征的本征模态函数分量(IMF),再使用数值集合预报与逐步回归分析相结合的方式对每一个IMF分量构建不同的预报模型,最后线性拟合成预报结果。通过Visual Studio 2008开发平台使用上述方法建立了一个短期气候预报系统,采用广西区88个气象站1957—2005年的2月距平气温数据进行实际验证。结果表明,相对于普通预测和单一预测方法,加入了EMD和集合预报技术的方法在仅用历史资料进行多步预测的情况下,对于气候的变化趋势以及突发性气候具有更好的预报能力。; 毕硕本陈譞覃志年徐寅王必强; 关键词：短期气候预测时间序列

GIS流域气象服务效益评估系统的设计与实现被引量：5: 2011年; 本文将地理信息系统(GIS)技术和相应的评估模型应用到淮河流域气象服务效益评估中,以淮河流域气象灾害和气象服务效益评估模型为重点研究对象,用矢量图形直观地展现出流域中水系、设施、人文等的分布情况,形成了可视化图文并貌的评估界面,并且把空间分析、专题图设计、模拟分析等功能引入其中,旨在提高气象服务效益评估的信息化水平和辅助决策能力。; 毕硕本董学士梁静涛王必强; 关键词：地理信息系统淮河流域气象灾害

基于经验模态分解和支持向量机的气候时序预测方法: 本发明公布了一种基于经验模态分解和支持向量机的气候时序预测方法，属于短期气候预测领域。本发明首先通过经验模态分解算法进行时间序列的预处理，分解成若干个本征模态函数分量和一个趋势分量，这些分量更能准确反映原序列的变化，并保...; 毕硕本徐寅陈譞王必强董学士; 文献传递

基于单层感知器的数据挖掘分类的设计和实现被引量：3: 2010年; 数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是潜在有用信息。分类是数据挖掘重要研究方向之一,其目的就是分析输入数据,通过分析在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。怎样用科学合适的方式来解决分类问题,是数据挖掘研究领域的一个热点和难点。通过构造一种单层感知器神经网络的分类方法,对其进行设计分析和仿真实验,用图文并貌的界面形象直观地展示了分类效果,实验表明单层感知器神经网络可有效地进行数据挖掘分类。; 王必强毕硕本董学士; 关键词：单层感知器神经网络数据挖掘

基于经验模态分解和数值集合预报的短期气候预测方法: 本发明公布了一种基于经验模态分解和数值集合预报的短期气候预测方法，本发明使用数值集合预报技术与均生函数逐步回归模型相整合的方式，并结合了经验模态分解(EMD)这种处理数据序列的新方法，首先将非平稳的气候数据序列分解成平稳...; 毕硕本陈譞徐寅王必强马燕; 文献传递

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王必强